一、推荐系统架构设计（基于万象源码）
1. 数据层
- 用户行为采集：埋点记录用户浏览、加购、购买、搜索、停留时长等行为
- 商品特征库：构建包含品类、产地、季节性、价格区间、评价评分等维度的商品画像
- 实时数据管道：通过Kafka+Flink构建实时行为流处理，支持分钟级更新推荐
2. 算法层（可嵌入万象源码的AI模块）
- 多路召回策略：
* 热门召回：基于7日销量/加购量/好评率的加权排序
* 个性化召回：基于用户历史行为的协同过滤（ItemCF）
* 实时兴趣召回：通过LSTM处理用户最近30分钟行为序列
* 上下文召回：结合时间（早餐/下午茶场景）、地理位置（周边果园直供）
- 排序模型：
* 基础版：XGBoost融合用户画像（年龄/性别/消费力）和商品特征
* 进阶版：Wide&Deep模型，Deep部分使用DNN捕捉非线性特征交互
* 实时排序：通过TensorFlow Serving部署在线模型，支持A/B测试
3. 应用层
- 首页推荐位：3-5个动态卡片（热门榜+个性化推荐+场景推荐）
- 商品详情页：关联推荐（"买了这个的人还买了"）
- 购物车页：凑单推荐（基于当前商品价格区间）
二、万象源码适配优化
1. 轻量化改造
- 模型压缩：使用TensorFlow Lite部署移动端推理，减少内存占用
- 特征缓存：Redis存储用户近期兴趣向量，减少实时计算量
- 增量更新：每日凌晨全量更新模型，白天通过在线学习微调
2. 特色功能实现
- 季节性推荐：通过规则引擎动态调整水果权重（如夏季西瓜权重+30%）
- 新鲜度推荐：结合商品上架时间和库存周转率，优先推荐新到货品
- 社交推荐：接入用户好友购买数据（需授权），实现"好友都在买"推荐
三、智能算法核心实现（Python示例）
```python
热门商品计算（基于销量和时效性）
def calculate_hot_score(item):
base_score = item[sales_7d] * 0.6 + item[cart_7d] * 0.3 + item[favorites] * 0.1
新鲜度加成：近3天到货商品+20%
if item[arrival_days] <= 3:
base_score *= 1.2
季节性加成：当季水果+15%
if is_seasonal(item[category]):
base_score *= 1.15
return base_score
协同过滤推荐（简化版）
def item_based_cf(user_id, top_k=5):
获取用户历史行为
user_items = get_user_history(user_id)
计算商品相似度矩阵（离线预计算）
similarity_matrix = load_precomputed_similarity()
生成推荐列表
recommendations = []
for item in user_items:
similar_items = get_top_similar_items(item[id], top_k)
for sim_item in similar_items:
if sim_item[id] not in [x[id] for x in user_items]:
recommendations.append(sim_item)
return deduplicate_and_rank(recommendations)
实时兴趣模型（使用LSTM）
class UserInterestModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(1000, 64) 商品ID嵌入
self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(32)
self.dense = tf.keras.layers.Dense(128, activation=relu)
def call(self, inputs):
x = self.embedding(inputs)
x = self.lstm(x)
return self.dense(x)
```
四、部署与优化方案
1. 混合部署策略
- 轻量级模型：用户画像计算、热门榜生成部署在小程序端（JS实现）
- 重度模型：协同过滤、深度学习模型部署在云端（万象源码后端服务）
2. 性能优化
- 模型量化：将FP32模型转为INT8，减少内存占用
- 特征分片：将商品特征按品类分片存储，加速检索
- 异步更新：用户画像每日凌晨更新，热门榜每小时更新
3. 效果评估体系
- 核心指标：CTR（点击率）、CVR（转化率）、GMV贡献度
- A/B测试：新旧推荐策略对比，设置10%流量作为对照组
- 异常检测：监控推荐商品库存状态，避免推荐售罄商品
五、实施路线图
1. 第一阶段（1周）
- 完成基础数据采集和热门榜计算
- 实现简单的"大家都在买"推荐位
2. 第二阶段（2周）
- 部署协同过滤算法
- 开发用户画像系统
3. 第三阶段（持续）
- 接入深度学习模型
- 实现实时兴趣推荐
- 优化推荐解释性（如"因为您买过苹果"）
建议优先实现基于销量和用户行为的混合推荐，再逐步叠加复杂算法。万象源码通常提供基础的商品管理接口，可通过扩展其数据模型来支持推荐系统所需特征。对于资源有限的情况，可采用"规则引擎+轻量模型"的组合方案，确保系统稳定运行的同时逐步提升推荐效果。
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